解决Python使用openpyxl读写大文件的坑
本文针对Python使用openpyxl处理60MB以上Excel文件时遇到的写入报错及内存占用过高问题，提供了两种核心解决方案：手动释放内存与安装lxml依赖以启用流式处理。同时深入探讨了遍历大范围单元格导致的内存瓶颈，通过限制遍历范围至ZZ5000、切换X64环境及定时重新读取文件等策略，将内存占用控制在2G以内，实现了高效的数据对比与处理。
2026-10-14
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本文针对Python使用openpyxl处理60MB以上Excel文件时遇到的写入报错及内存占用过高问题，提供了两种核心解决方案：手动释放内存与安装lxml依赖以启用流式处理。同时深入探讨了遍历大范围单元格导致的内存瓶颈，通过限制遍历范围至ZZ5000、切换X64环境及定时重新读取文件等策略，将内存占用控制在2G以内，实现了高效的数据对比与处理。
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